Endpoints da API

Endpoint de producao para analise de exames de sangue. Consome 1 credito por requisicao.

Parametros da Requisicao

Exemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze" \
  -F "username=SEU_USUARIO" \
  -F "password=SUA_SENHA" \
  -F "language=pt" \
  -F "file=@exame_sangue.pdf"

Exemplo Python

import requests

def analisar_exame_sangue(caminho_arquivo: str, usuario: str, senha: str, idioma: str = "pt"):
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v11/01-06-2025/analyze"

    with open(caminho_arquivo, "rb") as f:
        files = {"file": (caminho_arquivo, f, "application/pdf")}
        data = {"username": usuario, "password": senha, "language": idioma}
        response = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=120)
        return response.json()

resultado = analisar_exame_sangue("exame_sangue.pdf", "seu_usuario", "sua_senha")
print(resultado)

Referência dos campos de resposta

Nível raiz

Objeto data.metadata

Elemento do array data.parameters

Elemento do array data.interpretation

Exemplo de resposta completa

{
  "status": "success",
  "data": {
    "metadata": {
      "patient_name": "Anna Müller",
      "lab_name": "MedLab Diagnostics International",
      "lab_city": "São Paulo",
      "lab_country": "Brasil",
      "lab_date": "2025-12-15",
      "results_date": "2025-12-16",
      "patient_age": "38",
      "patient_sex": "female"
    },
    "parameters": [
      {
        "short_name": "WBC",
        "long_name": "Contagem de glóbulos brancos",
        "category": "Hemograma completo",
        "result": "6.8",
        "unit": "10^9/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "4.0",
        "range_max": "11.0",
        "short_description": "Mede o número total de glóbulos brancos.",
        "long_description": "Os glóbulos brancos (leucócitos) são componentes essenciais do sistema imunológico..."
      },
      {
        "short_name": "RBC",
        "long_name": "Contagem de glóbulos vermelhos",
        "category": "Hemograma completo",
        "result": "4.52",
        "unit": "10^12/L",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "3.8",
        "range_max": "5.8",
        "short_description": "Mede o número total de glóbulos vermelhos.",
        "long_description": "Os glóbulos vermelhos (eritrócitos) transportam oxigênio dos pulmões para os tecidos..."
      },
      {
        "short_name": "HGB",
        "long_name": "Hemoglobina",
        "category": "Hemograma completo",
        "result": "13.2",
        "unit": "g/dL",
        "evaluation": "normal",
        "range_min": "11.5",
        "range_max": "16.0",
        "short_description": "Proteína nos glóbulos vermelhos que transporta oxigênio.",
        "long_description": "A hemoglobina é a proteína contendo ferro nos glóbulos vermelhos responsável pelo transporte de oxigênio..."
      },
      {
        "short_name": "GLU",
        "long_name": "Glicose em jejum",
        "category": "Painel metabólico",
        "result": "102",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "70",
        "range_max": "140",
        "short_description": "Mede o nível de açúcar no sangue em jejum.",
        "long_description": "A glicose em jejum é um indicador chave de como o corpo metaboliza o açúcar..."
      },
      {
        "short_name": "TC",
        "long_name": "Colesterol total",
        "category": "Perfil lipídico",
        "result": "218",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "borderline_high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "300",
        "short_description": "Mede o colesterol total no sangue.",
        "long_description": "O colesterol total é a soma do colesterol HDL, LDL e VLDL..."
      },
      {
        "short_name": "LDL",
        "long_name": "Colesterol LDL",
        "category": "Perfil lipídico",
        "result": "142",
        "unit": "mg/dL",
        "evaluation": "high",
        "range_min": "0",
        "range_max": "200",
        "short_description": "Mede o nível de colesterol 'ruim'.",
        "long_description": "O colesterol LDL pode se acumular nas paredes das artérias..."
      }
    ],
    "interpretation": [
      {
        "title": "Avaliação geral de saúde",
        "shortcode": "overall_health_assessment",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Visão geral completa",
            "items": [
              {"item": "A paciente apresenta parâmetros hematológicos geralmente saudáveis com todos os valores do hemograma dentro da normalidade."},
              {"item": "O perfil lipídico mostra áreas que requerem atenção, particularmente os níveis de colesterol LDL."}
            ]
          }
        ]
      },
      {
        "title": "Recomendações",
        "shortcode": "recommendations",
        "subsections": [
          {
            "subtitle": "Modificações no estilo de vida",
            "items": [
              {"item": "Aumentar a atividade física aeróbica para pelo menos 150 minutos por semana."},
              {"item": "Adotar uma dieta do tipo mediterrâneo rica em vegetais, frutas e gorduras saudáveis."}
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "api_version": "v11",
  "timestamp": "2025-12-16T14:32:18Z"
}

Analisa tendencias de parametros de exames de sangue ao longo de multiplas datas de testes para identificar padroes e fornecer insights de saude.

Parametros da Requisicao

Objeto analysis_options

Estrutura do Array blood_tests

*lab_date ou results_date e obrigatorio para cada exame de sangue.

Estrutura blood_tests[].parameters

Exemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "SEU_USUARIO",
    "password": "SUA_SENHA",
    "language": "pt",
    "analysis_type": "comprehensive",
    "blood_tests": [
      {
        "lab_date": "2024-01-15",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 110, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 6.2, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 220, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 140, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 45, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-05-10",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 102, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 5.9, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 205, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 125, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 48, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-08-22",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 95, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 5.6, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 190, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 110, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 52, "unit": "mg/dL"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2024-12-18",
        "parameters": [
          {"short_name": "GLU", "result": 88, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HbA1c", "result": 5.3, "unit": "%"},
          {"short_name": "CHOL", "result": 175, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "LDL", "result": 95, "unit": "mg/dL"},
          {"short_name": "HDL", "result": 55, "unit": "mg/dL"}
        ]
      }
    ]
  }'

Exemplo Python

import requests
from typing import List, Dict, Optional

def analisar_tendencias(
    usuario: str,
    senha: str,
    exames_sangue: List[Dict],
    idioma: str = "pt",
    tipo_analise: str = "comprehensive"
) -> Dict:
    """
    Analisa tendencias de exames de sangue ao longo do tempo.

    Args:
        usuario: Usuario da API
        senha: Senha da API
        exames_sangue: Lista de objetos de exames com lab_date e parameters
        idioma: Codigo do idioma da resposta
        tipo_analise: comprehensive, quick ou focused

    Returns:
        dict: Resultados da analise de tendencias
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/analytics/trends/analyze"

    payload = {
        "username": usuario,
        "password": senha,
        "language": idioma,
        "analysis_type": tipo_analise,
        "blood_tests": exames_sangue
    }

    response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# Exemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    exames_sangue = [
        {
            "lab_date": "2024-01-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "GLU", "result": 110, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HbA1c", "result": 6.2, "unit": "%"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 220, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 140, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HDL", "result": 45, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2024-05-10",
            "parameters": [
                {"short_name": "GLU", "result": 102, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HbA1c", "result": 5.9, "unit": "%"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 205, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 125, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HDL", "result": 48, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2024-08-22",
            "parameters": [
                {"short_name": "GLU", "result": 95, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HbA1c", "result": 5.6, "unit": "%"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 190, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 110, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HDL", "result": 52, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2024-12-18",
            "parameters": [
                {"short_name": "GLU", "result": 88, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HbA1c", "result": 5.3, "unit": "%"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 175, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 95, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "HDL", "result": 55, "unit": "mg/dL"}
            ]
        }
    ]

    resultado = analisar_tendencias(
        usuario="seu_usuario",
        senha="sua_senha",
        exames_sangue=exames_sangue
    )

    print(f"Tendencia geral: {resultado['data']['overall_trend']}")
    for tendencia in resultado['data']['parameter_trends']:
        print(f"{tendencia['parameter']}: {tendencia['direction']} ({tendencia['change_percent']}%)")

Referencia dos Campos de Resposta

Estrutura do Objeto parameter_trends

Exemplo de Resposta

{
  "api_version": "1.0.0",
  "status": "success",
  "message": "Analise de tendencias concluida com sucesso",
  "timestamp": "2025-12-22T01:12:49.262700Z",
  "data": {
    "analysis_id": "TRD-49B4C616",
    "analysis_period": {
      "start_date": "2024-01-15",
      "end_date": "2024-12-18",
      "span_months": 11,
      "total_tests": 4
    },
    "categories": [
      "Painel Metabolico",
      "Vitaminas",
      "Marcadores de Diabetes",
      "Estudos de Ferro",
      "Painel Lipidico",
      "Hemograma Completo"
    ],
    "chart_config": {
      "dates": ["Jan 2024", "Mai 2024", "Set 2024", "Dez 2024"],
      "raw_dates": ["2024-01-15", "2024-05-20", "2024-09-10", "2024-12-18"]
    },
    "language": "pt",
    "overall_health_trend": {
      "summary": "No geral, os parametros do exame de sangue mostram tendencias positivas com melhorias na hemoglobina, perfil lipidico incluindo colesterol LDL e HDL, status de vitamina D e reservas de ferro.",
      "health_risks": [],
      "recommendations": []
    },
    "parameter_trends": [
      {
        "parameter": "Hemoglobina (Hb)",
        "short_name": "Hemoglobina",
        "category": "Hemograma Completo",
        "unit": "g/dL",
        "original_names": ["Hemoglobina", "HGB"],
        "trend_data": [
          {"date": "2024-01-15", "value": 12.8},
          {"date": "2024-05-20", "value": 13.5},
          {"date": "2024-09-10", "value": 14.2},
          {"date": "2024-12-18", "value": 14.8}
        ],
        "statistical_analysis": {
          "average": 13.82,
          "min": 12.8,
          "max": 14.8,
          "standard_deviation": 0.87,
          "trend_direction": "upward",
          "trend_strength": "moderate"
        },
        "analysis": {
          "description": "A hemoglobina mede a proteina transportadora de oxigenio nas celulas vermelhas do sangue.",
          "significant_variations": "Inicialmente baixa em 12.8 g/dL, depois aumentou gradualmente para 14.8 g/dL.",
          "trend": "increasing",
          "unit": "g/dL"
        },
        "interpretation": "A hemoglobina mede a proteina transportadora de oxigenio nas celulas vermelhas do sangue."
      },
      {
        "parameter": "Colesterol LDL",
        "short_name": "LDL",
        "category": "Painel Lipidico",
        "unit": "mg/dL",
        "trend_data": [
          {"date": "2024-01-15", "value": 110.0},
          {"date": "2024-05-20", "value": 102.0},
          {"date": "2024-09-10", "value": 92.0},
          {"date": "2024-12-18", "value": 85.0}
        ],
        "statistical_analysis": {
          "average": 97.25,
          "min": 85.0,
          "max": 110.0,
          "standard_deviation": 11.0,
          "trend_direction": "downward",
          "trend_strength": "strong"
        },
        "analysis": {
          "description": "O LDL-C e o colesterol 'ruim' associado ao aumento do risco de doencas cardiacas.",
          "significant_variations": "O LDL-C mudou de alto (110 mg/dL) para normal (85 mg/dL).",
          "trend": "decreasing"
        }
      }
    ],
    "risk_factors": [],
    "sandbox_mode": false
  }
}

Gera recomendações abrangentes de nutrição e suplementos baseadas nos parâmetros de exames de sangue e perfil do paciente.

Esquema do Objeto Paciente

Descrição detalhada de todos os campos disponíveis para o objeto paciente:

Referência de campos de resposta

Objeto nutrition_plan.educational_insights

Elemento do array blood_marker_education

Elemento do array food_recommendations.power_foods

Elemento do array supplement_recommendations

Exemplo cURL completo

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/nutrition/diet-plan/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "seu_nome_usuario",
    "password": "sua_senha",
    "language": "pt",
    "patient": {
      "age": 45,
      "gender": "male",
      "weight": 82,
      "height": 178,
      "conditions": ["hypertension"],
      "allergies": ["shellfish"],
      "dietary_preferences": ["mediterranean"],
      "activity_level": "moderate",
      "liked_foods": ["fish", "vegetables", "olive oil"],
      "disliked_foods": ["liver"],
      "meal_frequency": 3,
      "budget": "moderate"
    },
    "blood_test": {
      "lab_date": "2025-12-01",
      "parameters": [
        {"short_name": "VITD", "result": 18, "unit": "ng/mL"},
        {"short_name": "CHOL", "result": 210, "unit": "mg/dL"},
        {"short_name": "LDL", "result": 140, "unit": "mg/dL"},
        {"short_name": "HDL", "result": 45, "unit": "mg/dL"},
        {"short_name": "FE", "result": 65, "unit": "µg/dL"}
      ]
    },
    "health_goals": ["lower_cholesterol", "increase_energy", "heart_health"]
  }'

Resposta completa

{
  "status": "success",
  "data": {
    "nutrition_plan": {
      "daily_calories": 2100,
      "macros": {
        "protein": {"grams": 105, "percentage": 20},
        "carbohydrates": {"grams": 236, "percentage": 45},
        "fats": {"grams": 82, "percentage": 35}
      },
      "educational_insights": {
        "blood_marker_education": [
          {
            "marker": "Vitamina D",
            "explanation": "A vitamina D é essencial para a saúde óssea, função imunológica e regulação do humor. Seu nível de 18 ng/mL indica deficiência que pode afetar a absorção de cálcio e a saúde geral.",
            "normal_range": "30-50 ng/mL"
          },
          {
            "marker": "Colesterol LDL",
            "explanation": "O colesterol LDL, frequentemente chamado de 'colesterol ruim', pode se acumular nas paredes arteriais. Seu nível de 140 mg/dL está elevado e pode aumentar o risco cardiovascular.",
            "normal_range": "< 100 mg/dL"
          }
        ],
        "nutrition_principles": [
          "Priorize ácidos graxos ômega-3 para saúde cardíaca",
          "Aumente fibras solúveis para reduzir colesterol LDL",
          "Inclua alimentos ricos em vitamina D e exposição solar"
        ]
      }
    },
    "food_recommendations": {
      "power_foods": [
        {
          "food": "Salmão selvagem",
          "nutrients": ["Ômega-3", "Vitamina D", "Proteínas"],
          "serving": "150g, 3 vezes por semana",
          "why": "Excelente fonte de ômega-3 e vitamina D natural para saúde cardíaca e óssea"
        },
        {
          "food": "Aveia integral",
          "nutrients": ["Beta-glucana", "Fibras", "Magnésio"],
          "serving": "50g por dia no café da manhã",
          "why": "As fibras solúveis da aveia ajudam a reduzir a absorção do colesterol LDL"
        },
        {
          "food": "Azeite de oliva extra virgem",
          "nutrients": ["Gorduras monoinsaturadas", "Polifenóis", "Vitamina E"],
          "serving": "2-3 colheres de sopa por dia",
          "why": "Gorduras saudáveis mediterrâneas melhoram o perfil lipídico e protegem o coração"
        },
        {
          "food": "Espinafre",
          "nutrients": ["Ferro", "Folato", "Vitamina K"],
          "serving": "100g por dia, cru ou cozido",
          "why": "Rico em ferro e antioxidantes para energia e saúde cardiovascular"
        }
      ]
    },
    "supplement_recommendations": [
      {
        "supplement": "Vitamina D3",
        "dosage": "2000-4000 UI por dia",
        "timing": "Com o café da manhã (refeição com gorduras)",
        "duration": "3-6 meses, depois retestar níveis sanguíneos",
        "reason": "Seu nível de 18 ng/mL está abaixo do ideal de 30-50 ng/mL"
      },
      {
        "supplement": "Ômega-3 (EPA/DHA)",
        "dosage": "1000-2000mg EPA+DHA por dia",
        "timing": "Com as refeições principais",
        "duration": "Contínuo para saúde cardíaca",
        "reason": "Ajuda a reduzir triglicerídeos e melhora a relação HDL/LDL"
      },
      {
        "supplement": "Coenzima Q10",
        "dosage": "100mg por dia",
        "timing": "Com a refeição da manhã",
        "duration": "Mínimo 3 meses",
        "reason": "Apoia a saúde cardíaca, particularmente importante com hipertensão"
      }
    ]
  },
  "api_version": "v1",
  "timestamp": "2025-12-22T10:30:00Z"
}

Analisa 2-20 exames de sangue e fornece comparacao detalhada com insights narrativos gerados por IA.

Parametros da Requisicao

Estrutura do Array blood_tests

*lab_date ou results_date e obrigatorio para cada exame de sangue.

Exemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/bloodtest/comparison/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "username": "SEU_USUARIO",
    "password": "SUA_SENHA",
    "language": "pt",
    "blood_tests": [
      {
        "lab_date": "2025-06-15",
        "lab_name": "Laboratorio Medico Central",
        "parameters": [
          {"short_name": "HGB", "result": 12.8, "unit": "g/dL"},
          {"short_name": "WBC", "result": 8.2, "unit": "10^9/L"},
          {"short_name": "PLT", "result": 245, "unit": "10^9/L"}
        ]
      },
      {
        "lab_date": "2025-12-15",
        "lab_name": "Laboratorio Medico Central",
        "parameters": [
          {"short_name": "HGB", "result": 14.2, "unit": "g/dL"},
          {"short_name": "WBC", "result": 7.1, "unit": "10^9/L"},
          {"short_name": "PLT", "result": 238, "unit": "10^9/L"}
        ]
      }
    ]
  }'

Exemplo Python

import requests
from typing import Dict, List

def comparar_exames_sangue(
    usuario: str,
    senha: str,
    exames_sangue: List[Dict],
    idioma: str = "pt"
) -> Dict:
    """
    Compara multiplos exames de sangue com analise narrativa baseada em IA.

    Args:
        usuario: Usuario da API
        senha: Senha da API
        exames_sangue: Lista de objetos de exames (2-20 exames)
        idioma: Idioma da resposta

    Returns:
        dict: Resultados da comparacao com insights narrativos de IA
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/bloodtest/comparison/analyze"

    if len(exames_sangue) < 2:
        raise ValueError("Minimo de 2 exames de sangue necessarios")
    if len(exames_sangue) > 20:
        raise ValueError("Maximo de 20 exames de sangue permitidos")

    payload = {
        "username": usuario,
        "password": senha,
        "language": idioma,
        "blood_tests": exames_sangue
    }

    response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

# Exemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    exames = [
        {
            "lab_date": "2024-06-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 12.2, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 235, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 155, "unit": "mg/dL"}
            ]
        },
        {
            "lab_date": "2024-12-15",
            "parameters": [
                {"short_name": "HGB", "result": 14.5, "unit": "g/dL"},
                {"short_name": "CHOL", "result": 185, "unit": "mg/dL"},
                {"short_name": "LDL", "result": 98, "unit": "mg/dL"}
            ]
        }
    ]

    resultado = comparar_exames_sangue("seu_usuario", "sua_senha", exames)

    print(f"Tendencia geral: {resultado['data']['comparison_summary']['overall_trend']}")
    for param in resultado['data']['parameter_analysis']:
        print(f"{param['parameter_name']}: {param['trend_assessment']}")

Referencia dos Campos de Resposta

Estrutura do Objeto parameter_analysis

Exemplo de Resposta

{
  "api_version": "1.0.0",
  "status": "success",
  "message": "Comparacao de exames de sangue concluida com sucesso",
  "timestamp": "2025-12-22T01:12:43.057537Z",
  "data": {
    "comparison_id": "CMP-F4ACEE52",
    "tests_compared": 2,
    "date_range": {
      "earliest": "2024-06-15",
      "latest": "2024-12-15",
      "span_days": 183
    },
    "comparison_summary": {
      "overall_trend": "improved",
      "report1_date": "2024-06-15",
      "report2_date": "2024-12-15",
      "time_interval": "183 dias entre os relatorios",
      "key_findings": [
        "Niveis de hemoglobina e RBC normalizados indicando resolucao de anemia",
        "Glicose e HbA1c melhoraram para faixa normal sugerindo melhor controle glicemico",
        "Perfil lipidico melhorou com colesterol total, LDL, HDL e triglicerideos normalizados"
      ]
    },
    "parameter_analysis": [
      {
        "parameter_name": "Hemoglobina",
        "report1_value": "12.2 g/dL",
        "report2_value": "14.5 g/dL",
        "change_type": "increased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "Melhoria de anemia para niveis normais de hemoglobina",
        "trend_assessment": "positive"
      },
      {
        "parameter_name": "Colesterol LDL",
        "report1_value": "155 mg/dL",
        "report2_value": "98 mg/dL",
        "change_type": "decreased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "LDL proximo da faixa ideal, reduzindo risco de aterosclerose",
        "trend_assessment": "positive"
      },
      {
        "parameter_name": "Colesterol HDL",
        "report1_value": "38 mg/dL",
        "report2_value": "55 mg/dL",
        "change_type": "increased",
        "change_magnitude": "significant",
        "clinical_significance": "HDL melhorado protege contra doencas cardiacas",
        "trend_assessment": "positive"
      }
    ],
    "health_assessment": {
      "overall_health_trend": "improved",
      "areas_of_improvement": [
        "Correcao de anemia",
        "Controle glicemico",
        "Normalizacao do perfil lipidico",
        "Status de vitamina D e ferro"
      ],
      "areas_of_concern": [],
      "positive_developments": [
        "Resolucao de anemia",
        "Glicose e HbA1c normais",
        "Perfil de risco cardiovascular melhorado"
      ],
      "risk_factors": [
        "Anemia ferropriva previa",
        "Dislipidemia anterior",
        "Historico de metabolismo de glicose prejudicado"
      ]
    },
    "recommendations": {
      "immediate_actions": [
        "Continuar suplementacao atual de ferro e vitamina D",
        "Manter controle glicemico e lipidico com dieta e exercicio"
      ],
      "follow_up_tests": [
        "Repetir hemograma e estudos de ferro em 3 meses",
        "Monitorar glicose em jejum e HbA1c trimestralmente",
        "Reavaliacao do painel lipidico em 6 meses"
      ],
      "lifestyle_modifications": [
        "Adotar dieta saudavel para o coracao com baixo teor de gorduras saturadas",
        "Aumentar atividade fisica para manter saude metabolica"
      ],
      "specialist_referrals": [
        "Consultar hematologista se anemia recorrer",
        "Encaminhamento para endocrinologista se controle de glicose piorar"
      ],
      "monitoring_frequency": "3 meses"
    },
    "detailed_interpretation": {
      "sections": [
        {
          "title": "Resumo Executivo",
          "content": "O paciente mostra melhoria acentuada em anemia, metabolismo de glicose, perfil lipidico e status de vitaminas ao longo de 6 meses."
        },
        {
          "title": "Recomendacoes Clinicas",
          "content": "Continuar suplementacao e medidas de estilo de vida. Monitorar regularmente hemograma, ferro, glicose e lipidios."
        }
      ]
    },
    "summary": {
      "improved_parameters": 13,
      "stable_parameters": 0,
      "worsened_parameters": 0,
      "overall_trend": "improved"
    },
    "sandbox_mode": false
  }
}

Verifique sua cota de API restante. Requer autenticacao.

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/quota/check" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username": "SEU_USUARIO", "password": "SUA_SENHA"}'

Gera um relatório completo de avaliação de riscos de saúde familiar alimentado por IA.

Parâmetros da solicitação (JSON Body)

Exemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/family-health/analyze" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"username":"USUARIO","password":"SENHA","patient_data":{"name":"Joana Silva","age":42,"gender":"female"},"family_members":[{"relation":"father","age":70,"conditions":["hypertension"]}],"language":"pt"}'

Exemplo Python

import requests
url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/v1/family-health/analyze"
payload = {"username":"USUARIO","password":"SENHA","patient_data":{"name":"Joana Silva","age":42,"gender":"female"},"family_members":[{"relation":"father","age":70,"conditions":["hypertension"]}],"language":"pt"}
response = requests.post(url, json=payload, timeout=120)
print(response.json())

Exemplo de resposta

{"status":"success","data":{"report_data":{"report_title":"Relatório de Avaliação de Riscos de Saúde Familiar","hereditary_risk_analysis":{"high_risk":[{"condition":"Doença cardiovascular","risk_score":75}]},"genetic_screening_recommendations":["Teste genético BRCA1/BRCA2"]}},"timestamp":"2026-03-23T10:30:00Z","api_version":"1.0.0"}

Códigos de erro Family Health API

Extrai todo o conteúdo textual de documentos carregados usando a tecnologia ICR da Kantesti.

Parâmetros da Requisição

Exemplo cURL

curl -X POST "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/icr/v1/extract" \
  -F "username=SEU_USUARIO" \
  -F "password=SUA_SENHA" \
  -F "language=pt" \
  -F "[email protected]"

Exemplo Python

import requests

def icr_extract(file_path: str, username: str, password: str, language: str = "pt"):
    """
    Extrair texto de um documento com a API ICR Kantesti.
    79% mais rápido e preciso que OCR tradicional.
    """
    url = "https://app.aibloodtestinterpret.com/api/icr/v1/extract"
    with open(file_path, "rb") as f:
        files = {"file": (file_path, f)}
        data = {"username": username, "password": password, "language": language}
        response = requests.post(url, files=files, data=data, timeout=120)
        response.raise_for_status()
        return response.json()

# Exemplo de uso
result = icr_extract("relatorio_medico.pdf", "usuario", "senha", "pt")
print(f"Tipo de documento: {result['data']['document_type']}")
print(f"Páginas: {result['data']['page_count']}")

Exemplo de Resposta

{
  "status": "success",
  "data": {
    "document_type": "blood_test_report",
    "page_count": 1,
    "pages": [{"page_number": 1, "content": {"raw_text": "Hospital Universitário de Colônia - Hemograma...", "sections": [{"type": "header", "content": "Hemograma"}], "tables": [{"headers": ["Teste", "Resultado", "Unidade", "Faixa de Referência"], "rows": [["Glicose", "92", "mg/dL", "74 - 100"], ["ALT", "22", "U/L", "< 35"]]}]}}],
    "metadata": {"detected_language": "pt", "confidence": "high"},
    "icr_metadata": {"engine": "kantesti-icr", "version": "1.0.0", "images_processed": 1, "timestamp": "2026-02-14T10:30:00Z"}
  },
  "credit_cost": 0.5,
  "api_version": "icr-v1"
}